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Enregistrement W7118095349 · doi:10.1093/geroni/igaf122.632

Joy at a Vancouver LTSS Facility: Implications for Staff Retention

2025· article· en· W7118095349 sur OpenAlexaffabout
Lillian Hung, Nathan A. Boucher, Peter Zhou, Joey Oi Yee Wong

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipDignityFeelingBurnoutPsychological resilienceProfessional developmentOrganizational cultureEmployee retentionFocus groupEmployee engagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Retaining and empowering caregivers in long-term care (LTC) is critical to sustaining quality care. Despite high demands, long term care staff often receive low wages and limited societal recognition. A positive workplace culture that fosters professional growth, recognition, and well-being is essential for caregiver retention and job satisfaction. This qualitative study explored factors that contribute to staff retention among LTC staff. Four focus groups were conducted with 24 staff, including nurses, care workers, housekeeping, recreation, and rehabilitative staff, in a Canadian LTC home. Data were analyzed thematically to identify key workplace factors influencing staff retention. Three overarching themes emerged: (1) Professional Growth and Development – Staff emphasized the importance of training programs, career advancement pathways, and mentorship in fostering motivation and fulfillment. Continuing education and specialization opportunities contributed to sustained engagement. (2) Recognition and Workplace Culture – Appreciation programs, team cohesion, and a culture of respect and dignity were central to job satisfaction. Feeling valued and included promoted a sense of belonging. (3) Relational Joy in Caregiving – Joy was described as relational and evolving, emerging from supportive environments, positive attitudes, and shared experiences with colleagues and residents. A culture that prioritizes well-being and emotional support reduced burnout and enhanced resilience. In conclusion, retention strategies should be evidence-based, drawing from best practices and ongoing evaluations to measure effectiveness and return on investment. Infusing joy into caregiving strengthens team resilience and fosters compassion, ultimately benefiting both caregivers and residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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